Christian ueber seine erste Amsel: "Der Zuschnitt der Fotos ist auch etwas
merkwuerdig." Er hatte recht -- in der Kachel war nur Gefieder zu sehen,
Kopf und Schwanz lagen ausserhalb.
URSACHE: Derselbe enge Ausschnitt diente zwei Zwecken. Fuer den
Klassifikator ist eng richtig, jedes Stueck Hintergrund verwaessert die
Bestimmung. Fuer die Sammlung ist eng falsch: Dort steht das Bild in einer
fast quadratischen Kachel, und die schneidet weg, was ueber das Quadrat
hinausragt. Bei einem Vogel im Hochformat -- und so sitzt fast jeder --
bleibt die Bauchmitte uebrig, formatfuellend und unscharf.
Neu: Box.anzeige_ausschnitt, quadratisch und mit mehr Rand. Was die Kachel
abschneidet, ist jetzt Umgebung statt Vogel. `crop` bleibt unveraendert --
die Artbestimmung ist gemessen und soll so bleiben.
An Christians echter Amsel geprueft: vorher 446x857 (Verhaeltnis 0,52),
nachher 1176x1175. Im Vergleichsbild sitzt der ganze Vogel auf dem First
statt einer Nahaufnahme des Bauchs.
5 Tests, auch fuer Voegel am Bildrand (sonst sitzt der Vogel ausserhalb
seiner eigenen Kachel). 136 Detector-Tests gruen.
Eine Kamera am Vogelhaus, ein Rechner der erkennt wer da war — und eine
Sammlung, die sich von allein fuellt.
Zwei neuronale Netze: eines findet den Vogel im Bild, eines bestimmt die
Art. 148 heimische Arten, auf Deutschland eingeschraenkt und neu normiert —
ohne diese Einschraenkung wird aus einer Kohlmeise eine nordamerikanische
Schwesterart. Daraus entsteht ein Sammelalbum: nummerierte Seiten,
gefundene Arten in Farbe, fehlende als Schatten, dazu Erstfang, Punkte,
Stufen und 15 Abzeichen.
Laeuft vollstaendig auf eigener Hardware. Kein Cloud-Dienst, kein Konto,
keine Telemetrie; die Bilder verlassen das eigene Netz nicht.
Zwei getrennt deploybare Teile: die Sammlung als Django-Anwendung, die
Erkennung als eigener Dienst. Der Erkennungs-Dienst fragt selbst an und
braucht deshalb weder eine erreichbare Adresse noch einen offenen Port —
er laeuft hinter einem gewoehnlichen Router.
Dabei: Firmware fuer Raspberry Pi und ESP32-S3, Anbindung an Home
Assistant ueber MQTT, Oberflaeche auf Deutsch und Englisch, Einstellungen
je Kamera aus dem Browser, und ein Weg fuer Fotos von unterwegs.
AGPL-3.0.
Artemis
christian